화재 발생 예측 영상 소개
기본탭
데이터셋명 | 화재 발생 예측 영상 | |||
---|---|---|---|---|
데이터 분야 | 안전 | 데이터 유형 | 이미지 | |
구축기관 | 미디어그룹사람과숲 | 데이터 관련 문의처 | 담당자명 | 성낙춘(미디어그룹사람과숲) |
가공기관 | 인피닉, 미디어그룹사람과숲 | 전화번호 | 02-6959-6632 | |
검수기관 | 인피닉, 미디어그룹사람과숲 | 이메일 | sung_1973@humanf.co.kr | |
구축 데이터량 | 173만 | 구축년도 | 2020년 | |
버전 | 1.1 | 최종수정일자 | 2021.08.25 | |
소개 | 화재 발생 전에 발생되는 연기를 촬영한 영상으로부터 화재 발생 사전 예측 가능한 AI 기술개발을 위한 영상 데이터 | |||
주요 키워드 | 화재씬, 유사씬, 무관씬, 연기, 구름, 안개, 연무, 조명, 햇빛 | |||
저작권 및 이용정책 | 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기] | |||
데이터설명서 | 자료보기 | 구축활용가이드 | 자료보기 | |
샘플데이터 | 다운로드 | 교육활용동영상 | 영상보기 | |
저작도구 | 다운로드 | AI모델 | 다운로드 |
데이터 변경이력
버전 | 일자 | 변경내용 | 비고 |
---|---|---|---|
1.1 | 2021.08.25 | 데이터 품질 보완 | |
1.0 | 2021.06.25 | 데이터 최초 개방 |
구축 목적
- 화재 발생 전에 발생되는 연기를 촬영한 동영상으로부터 화재 발생을 사전 예측하여 알림하는 AI 기술 개발을 위한 화재 발생 예측 AI학습용데이터 구축
활용 분야
- 자동 화재예측 인공지능 AI 알고리즘 개발연구
소개
- 공개된 양질의 화재 발생 예측 데이터(연기 동영상)를 관련 기업, 대학/연구소 등이 활용하여 AI 알고리즘 수준 향상, 플랫폼 서비스 기술 등 원천 기술 확보
- 화재 발생 예측 데이터(연기동영상) 구축
구축 내용 및 제공 데이터량
과제명 | 데이터 구축량 | 비고 | |||
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영상/이미지 | 목표 수량 | ||||
화재 발생 데이터 | 화재씬 | 영상 15분 x 500개 이상 | BB 600,000개 이상 Polygon 140,000개 이상 |
BB 1,998,784 Polygon 262,349 |
연기, 화재, 진화 start-end 키프레임 기록 |
유사씬 | 영상 15분 x 500개 이상 | BB 600,000개 이상 Polygon 60,000개 이상 |
|||
무관씬 | 영상 15분 x 500개 이상 | BB 300,000개 이상 |
- 화재 발생 예측 데이터(연기동영상) 구축
타입 | 필수여부 | 타입 | 필수여부 |
---|---|---|---|
영상 | 분 | 22,500 | 연기, 화재, 진화 start-end 키프레임 기록 |
이미지 | 장 | 1,700,000 | |
Instance | 개 | 1,700,000 | |
Bounding Box | 개 | 1,500,000 | |
Polygon | 개 | 200,000 |
대표도면


필요성
- 화재 발생 예측 데이터(연기 동영상)
- 산업시설, 일반가정, 자연환경 등 화재위험이 높은 곳에 선제적인 화재감지 솔루션이 필요
- 화재위험지역에서 연기발생을 감지하고 화재신호를 신속히 전파하는 기술이 필요
- 다양한 환경의 연기영상을 활용해 수준 높은 AI응용서비스 개발이 필요
데이터 구조
- 데이터 구조
공사현장 안전장비 인식 이미지 데이터 구조 표 No. 항목명 설명 필수여부 항공 공사 화재 1 date 촬영일자 Y Y Y 1-1 path path정보 Y Y Y 1-2 filename 파일이름(*jpg) Y Y Y 1-3 copyrighter 저작권소유자 Y Y Y 1-4 H-DPI 수평 해상도 값 Y Y Y 1-5 location 촬영 장소 Y Y Y 1-6 bit 비트 수준 Y Y Y 1-7 V-DPI 수직 해상도 값 Y Y Y 1-8 resolution 이미지 해상도 Y Y Y 2 2-1 대분류 대분류 정보 Y 2-2 중분류 중분류 정보 Y Y Y 2-3 flags 겹침 및 잘림 여부 Y Y 2-4 box Boundung Box 좌표 Y Y Y 2-5 class Class 정보 Y Y Y - 데이터 셋(JSON 구조)
공사현장 안전장비 인식 이미지 데이터 구조 표 분류 항목 내용 값 범위 입력 방법 {
"image": {
"filename": "sample.JPG",
"copyrighter": "미디어그룹사람과숲 (컨)",
"date": "2020.10.15",
"location": "01"
"H DPI": "72",
"V DPI": "72",
"bit": "24",
"resolition": [1920,1280]},
{
"annotations": {[
"bbox": [x,y, x,y],
또는 "polygon": [[x1,y1],[x2,y2], ...]
"data ID": "S 3",
"middle classification": "01",
"class": "01"
"flags": {
"not occluded",
"not truncated"
]}이미지 정보 파일명 파일명 입력 저작권 소유자 고정값 입력 촬영 일시 폴더명 입력 촬영 장소 01~16 파일명에서 추출
S3-N 01
01_M00001.JPG수평 해상도 이미지 속성에서 추출 수평 해상도 수직 해상도 이미지 속성에서 추출 수직 해상도 비트 수준 이미지 속성에서 추출 비트 수준 이미지 해상도 이미지 속성에서 추출 사진 크기 어노테이션 정보 드로잉 타입/좌표값 어노테이션 입력 파일명에서 추출
S2-N 01
01M00001.JPG세부 과제 분류 어노테이션 입력 중분류 01~02 어노테이션 입력 클래스 정보 01~10 어노테이션 입력 추가 정보 객체 가림 어노테이션 입력 객체 잘림 어노테이션 입력 - 어노테이션 포맷
공사현장 안전장비 인식 이미지 어노테이션 포맷 표 항목 가공단위 가공방식 값 Tagname 표현방식 화재씬 객체 Bounding box 객체외곽을 Box로 가공
크라우드가 정의x,y의 2개 point Bbox json array 형식 예)
<Bbox>
[200,100],[500,800]
</Bbox>유사씬 객체 Bounding box 객체외곽을 Box로 가공
크라우드가 정의x,y의 2개 point Bbox json array 형식 예)
<Bbox>
[200,100],[500,800]
</Bbox>무관씬 객체 Bounding box 객체외곽을 Box로 가공
크라우드가 정의x,y의 2개 point Bbox json array 형식 예)
<Bbox>
[200,100],[500,800]
</Bbox>연기발생시간 영상 연기 시작 시간정보를 입력
크라우드가 정의time 정보 s m o g start 영상 meta에 기입
<smog start>
05:10:05.01
</smog start>화재발생시간 영상 화재 시간 시간정보를 입력
크라우드가 정의time 정보 f i r e start 영상 meta에 기입
<fire start>
13:10:05.01
</fire start>
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 미디어그룹사람과숲
책임자 | 전화번호 | 대표이메일 | 담당업무 |
---|---|---|---|
성낙춘 | 02-6959-6632 | sung_1973@humanf.co.kr | · 사업관리 총괄 · 데이터 가공/품질 · 활용 서비스 |
수행기관(참여)
기관명 | 담당업무 | 기관명 | 담당업무 |
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㈜스마트테크놀로지 | · 사업관리 · 데이터 수집 · 데이터 정제 |
주식회사 인피닉 | · 플랫폼 운영 (가공, 크라우드) |